本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
有时候,我们可能想用Python绘制决策树,以了解算法如何拆分数据。决策树可能是最“易于理解”的机器学习算法之一,因为我们可以看到如何正确地作决策。
Python的turtle模块是一个直观的图形化编程工具,让用户通过控制海龟在屏幕上的移动来绘制各种形状和图案。turtle模块的独特之处在于其简洁易懂的操作方式以及与用户的互动性。用户可以轻松地通过使用诸如前进、后退、左转、右转等基本命令,来编写程序控制海龟的行动路径,从而创造出丰富多彩的作品。就像是给海龟下达指令,让它在屏幕上留下痕迹一样。
在前面的文章Fayson介绍了关于《CDSW1.4的新功能》、《Hadoop之上的模型训练 - CDSW1.4新功能模块》、《CDSW1.4的Experiments功能使用》、《Hadoop之上的模型部署 - CDSW1.4新功能模块》及《CDSW1.4的Models功能-创建和部署模型(QuickStart)》。本篇文章Fayson会使用CDSW内置的Python模板项目来引导完成端到端的实操示例,即包含从模型创建,训练到部署或投产。我们使用CDSW的实验模块来开发和训练模型,然后使用模型模块的功能来进行部署。
Pandas的使用很灵活,最重要的两个数据类型是DataFrame和Series。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库,它能够创建高度吸引人的可视化图表。
这篇文章,探讨 Dash —— 一个由 Plotly 开发的优秀 Python 框架,专为构建丰富的网络分析应用而设计。
比如:两个样本方差比服从F分布,区间估计就采用F分布计算临界值(从而得出置信区间),最终采用F检验。
转载请注明文章来源:行云博客 » 武汉的樱花开了!出不了门别担心,线上带你”开”樱花![Python画樱花]
我们知道机器学习的关键是数据和算法,提到数据,我们必须要有在这个大数据时代挑选我们需要的,优质的数据来训练我们的模型,这里分享几个数据获取平台
鸢尾花(Iris)数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。它由三种不同品种的鸢尾花的测量数据组成:山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。 在这篇文章中,我们将使用Markdown代码格式详细介绍鸢尾花数据集的基本信息以及如何加载和探索这个数据集。
利用机器学习算法构建模型,根据鸢尾花的花萼和花瓣大小,区分鸢尾花的品种。实现一个基础的三分类问题。
阅读本文大概需要3分钟 菜鸟独白 上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍,机器学习的算法有很多,小白开始学习的时候,往往会被弄晕。有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手,慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。 1.挑兵器 1).语言 机器学习的文章,我主要以Python3为主,当然有的时候会穿插Python2.因为我一直是Py2/3混用的,而且Py2有点恋恋不舍,毕竟用了好多年了,一般会针对不同的项目用不同的语言. 2).开发工具 Pyt
(a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分:层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
python3用turtle模块画一棵随机樱花树 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 # 画一棵樱花 import turtle import random from turtle import * from time import sleep # 画樱花的躯干(60,t) def tree(branchLen,t): sleep(0.0005) if branchLen >3: if 8<= branchLen <=12:
本教程介绍了用于分类的决策树,即分类树,包括分类树的结构,分类树如何进行预测,使用scikit-learn构造分类树,以及超参数的调整。
Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库,用于绘制优雅、美观的统计图形。
在 scikit-learn 的 datasets 模块中,包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。
今天在一个交流群里看到有人问这个图如何实现?这种图叫玫瑰图或者花瓣图,如果使用R语言的ggplot2来做的话, 比较常规的实现办法是先做柱形图,然后再用极坐标,比如
承接上一篇有关如何处理数据的文章,这一篇,我们来一次实战,让大家感受一下这个过程。
想要寻找图片的小伙伴们应该不会错过这个网站,对,没错,就是花瓣网,各种图片应有尽有,而花瓣网的推荐画板里面的词还是非常不错的,可惜被和谐了不少,想要采集花瓣画板的词,python爬虫当然是没问题的,花瓣的数据比较有意思!
鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题,通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种,即山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Virginica)。这个任务是一个多类别分类问题,其中每个样本都属于三个可能的类别之一。
一直想开发一个完整的机器学习应用程序,将有一个UI来输入一些输入和机器学习模型来预测这些值。上周做到了这一点。在这个过程中,在React和Flask中创建了一个易于使用的模板,任何人都可以在几分钟内修改创建自己的应用程序。
#2018-04-05 16:57:26 April Thursday the 14 week, the 095 day SZ SSMR
Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。它建立在matplotlib之上,并与Pandas数据结构紧密集成。它提供了几个图来表示数据。在熊猫的帮助下,我们可以创造有吸引力的情节。在本教程中,我们将说明三个创建三角形热图的示例。最后,我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹的信息丰富的热图。
如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
决策树是一种有监督的机器学习算法,可以实现分类和回归任务,通常对数据有比较好的拟合效果。
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它帮助我们更好地理解数据、发现趋势和模式,并有效地传达我们的发现。在Python领域,Pandas和Matplotlib是两个非常强大的库,它们提供了丰富的功能来进行数据分析和可视化。本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。
大家好,关于数据挖掘或者机器学习的理论我想大家应该都已经了解很多,而数据挖掘的工具例如Pandas、NumPy、Sklearn等在历史文章都有所介绍,因此今天我们将开始第二个案例实战也是使用非常多的IRIS数据集:根据花瓣和花萼的长宽预测鸢尾花的种类。
1、ipython是一个python的交互式shell,比默认的python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数。在ubuntu下只要sudo apt-get install ipython 就装好了,通过ipython启动。 2、iris.csv数据集以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个数据集,分为3类[山鸢尾(Iris setosa)、变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)
一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法,又叫k-近邻算法。属于一个分类算法,主要思想如下: 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。
kmeans是聚类算法中的一种,通过点与点之间的距离计算,将相近的点聚为一组。聚类结果常用于营销领域的相似用户识别、相似商品识别,欺诈领域的异常点识别等,具体算法介绍可参见文章聚类(二):k-means算法(R&python)。
程序猿浪漫起来更让人动心!程序猿可以用诗词暗示对方,山有木兮木有枝,心悦君兮,君不知窈窕淑女,君子好逑。程序猿表白起来更让人惊心!在程序猿的面向对象的世界里,程序猿可以用键盘勾勒出世间万物,送给心目中的那个 Ta。今天就允许我来一次虾扯蛋吧(笑哭),让我们一起扯扯在程序猿内心世界中,520 应该有的表白方式吧。
前几天把python基础知识过了一遍,拿了这个小例子作为练手项目,这个案例也有师兄的帮助,记录完,发现代码贴的很多,文章有点长,为了节省篇幅,有一些说明就去掉了,毕竟鸢尾花数据集比较经典,网上能找到很多和我差不多的案例。还有就是发现一个新的markdown排版工具,今天想试试效果。
环境 ubuntu 12.04, 64 bits python 2.7 sklearn 0.14 准备 sklearn 快速入门的官方文档7。这个文档主要描述机器学习的概念,以及如何加载数据,训练模型,保存模型。 这里提供另外一个更加详细的材料,这份材料基于ipython notebook(可选),可以在浏览器里运行代码,功能强大,演示效果非常好,github下载地址6。 将材料下载到本地: git clone git@github.com:jakevdp/sklearn_pycon2013.git 安装
Phyllotaxis / phyllotaxy是植物茎上叶子的排列,Phyllotactic螺旋形成自然界中独特的一类模式。这个词本身来自希腊语phullon,意思是“叶子”和出租车,意思是“安排”。基本的花卉叶序安排包括: 螺旋叶状体 -在螺旋叶状体中,个别花器官是在规则的时间间隔内创建的相同的发散角度。具有螺旋叶状花序的花中的发散角近似为137.5度,这表示遵循斐波纳契系列的图案。下图显示具有顺时针和逆时针螺旋图案的螺旋叶状图案。
最近学习python过程中,使用tuple画了一个玫瑰花,想送给女朋友,可惜她的电脑上没有python环境,那么我们应该怎么办呢?接下来我们就来讲讲具体怎么做,才能在女朋友的电脑上运行吧,这次不讲tuple怎么使用,从代码写好后如何在exe文件中运行说起。
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰(下图大佬,没错,是图灵,因为我没找到昆兰大佬的照片)在学术休假时提出的。期间,他到斯坦福大学访问,选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则,以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死,昆兰在这个任务中得到灵感,之后又将该部分工作整理出来于1979年发表,并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决策树算法也相继问世,比如ID4、ID5、C4.5、和 CART(Classification and Regression Tree) 等。scikit-learn 中决策树的实现是基于 CART。
下面我们提取数据集中花瓣宽度与花瓣长度数据,将花瓣数据分为训练数据与测试数据,训练数据用于训练线性回归模型,测试数据用于检测我们的模型的准确率。
可视化是一种方便的观察数据的方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外,还有许多很好的却很少被使用的可视化方法,这些图有助于完成我们的工作,下面我们看看有那些图可以进行。
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上),如果你还没有阅读,请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量,希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离 相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外,它使用协方差值作为初始计算步骤。但是,协方差本身很难解释,并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。 为了说明相关性意味着什么,回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系:花瓣长度和花瓣宽度。 📷 具有两个特征测
前两天用css3写了一个吕布的回城特效,感觉还行,不过吕布有了,作为吕布对象的貂蝉怎么能没有呢?今天就来用css3再给貂蝉也来一套,写的不好不要喷我哦
painter五彩花瓣外观效果如何添加,我们可以使用钢笔式花瓣效果来实现,下面我们就来看看详细的教程。
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集(subset),这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。在相同集群中的数据彼此会比不同集群的数据相似。通常来说,目标就是通过相似特征将数据分组并分配进不同的集群中。
MATLAB爱心 heart.m clear;clc; n=200 x=linspace(-1.5,1.5,n); y=linspace(-1.5,1.5,n); z=linspace(-1.5,1.5,n); [X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z); %笛卡尔心形线公式 F=((-(X.^2).*(Z.^3)-(9/80).*(Y.^2).*(Z.^3))+0.5.*((X.^2)+(Y.^2)+(Z.^2)-1).^3); isosurface(F,0) camlight right; ligh
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 更多内容请见👇 Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) ---- 本文目录 准备 1.导入相关包 2.直接从sk
当您不再满足于简单的形状和路径时,SwiftUI的两个有用功能会合在一起,以极少的工作量创建出漂亮的效果。第一个是CGAffineTransform,它描述了如何旋转,缩放或剪切路径或视图。第二个是奇偶填充(even-odd fills),它使我们可以控制应如何渲染重叠的形状。
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